KR20110123848A - 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 기존의 컴퓨터나 모바일 매체상에서의 의복 구매활동 시 단편적인 의복 이미지와 제품평만을 보고 구매활동을 해야하는 문제점을 해결하기 위하여 고안한 것으로, 의복이 포함된 이미지에 대하여 의복 이미지 자동 추출, 의복 카테고리 인식, 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템을 제공한다. 본 발명을 통하여 구매자는 본인 혹은 가상의 체형에 맞는 의복 이미지와 의복 착용 이미지를 확인할 수 있게 되어 제품 구매가 용이해지는 효과를 기대할 수 있다.
Description
본 발명은 PC 혹은 모바일 매체에서의 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템에 관한 것이다. 의복이 포함된 이미지에 대하여 의복 이미지 자동 추출, 의복 카테고리 인식, 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템을 제공한다.
네트워크의 대중화와 더불어 온라인 쇼핑몰 등 컴퓨터나 모바일 매체상에서의 의복 소비활동이 크게 늘어가는 추세이다. 그러나 기존의 환경에서는 단편적인 제품의 사진만이나 제품평만을 보고 제품을 선택하게 되어 구매자의 체형에 맞는 제품인지 확인할 수 없고, 이에 따라 구매자들은 제품에 대한 확신이 부족한 상태에서 구매활동을 할 수 밖에 없는 문제점이 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 제품이 포함된 이미지에서 제품의 이미지만을 추출, 보정하여 구매자의 신체에 입힌 이미지를 만들어 구매자의 소비활동을 용이하게 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.
전술한 목적을 이루기 위하여, 본 발명은 의복이 포함된 이미지에 대하여 의복 이미지 자동 추출, 의복 카테고리 인식, 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템을 제공한다.
상기 의복 이미지 자동 추출은, 완전 자동 방식 혹은 부족한 부분에 대한 user-interaction 방식으로 의복 이미지만을 추출하여 의복 카테고리 인식으로 데이터를 전송하는 과정을 포함한다.
상기 의복 카테고리 인식은, 의복 이미지 자동 추출로부터 얻은 의복 추출 이미지를 분석하여 해당 의복을 카테고리에 따라 구체적으로 분류한 뒤 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅으로 의복 추출 이미지와 분류된 카테고리 데이터를 전송하는 과정을 포함한다.
상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은, 얻어진 의복 추출 이미지와 분류된 카테고리 데이터를 통해, 입력된 체형에 맞는 의복의 2D 혹은 3D 이미지를 만드는 과정과 해당 체형에 해당하는 사람 이미지에 의복을 입은 이미지를 합성하는 과정을 포함한다.
본 발명에 따르면, 본 발명은 단편적인 제품의 사진이나 제품평만을 보고 제품을 구매하는 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 구매자가 본인 혹은 가상의 체형에 맞는 의복의 이미지와 의복 착용 이미지를 확인할 수 있도록 하여 구매자의 제품 선택에 있어 편의를 제공하게 된다.
본 발명은 의복이 포함된 이미지에 대하여 의복 이미지 자동 추출, 의복 카테고리 인식, 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템에 관한 것이다.
의복 이미지 자동 추출이란, image-segmentation 을 통하여 의복 이미지가 포함된 이미지로부터 의복 이미지만을 추출하는 것을 의미한다. 이 때, image-segmentation의 결과 정확도에 따라 user-interaction을 통해 추출된 영역을 보정할 수 있다.
상기 의복 이미지 자동 추출에서 image-segmentation 은 이미지를 색상 혹은 주파수영역에 따른 모델로 바꾸어 색상분포 혹은 에너지분포를 통해 edge-detection을 수행하고, edge-detection을 통해 얻어진 이미지 경계 데이터를 통해 이미지에서 원하는 부분만을 추출하는 것을 말한다. 예로, graph-cut, grab-cut, watershed, mean-shifting 등의 알고리즘을 통해 구현할 수 있다.
상기 image-segmentation에서 edge-detection이란 이미지의 경계선을 찾는 것을 말한다.
상기 의복 이미지 자동 추출에서 user-interaction이란 얻어진 결과 이미지에 대하여 사용자가 임의로 이미지 영역을 추가하거나 제거하는 행위를 말한다.
의복 카테고리 인식이란 상기 이미지 자동 추출을 통해 얻어진 의복 추출 이미지의 카테고리(예 : 티셔츠, 셔츠, 코트 등)에 따라 분류하는 작업을 말한다. 카테고리는 시스템 제작자에 따라 그 분류가 달라질 수 있다. 이 부분의 구현 방법의 예로, 세선화와 edge-detection을 통한 방법을 들 수 있다. 세선화를 통해 간략화된 이미지를 template과 비교하여 상의, 하의와 같이 넓은 카테고리를 분류하고, edge-detection을 통해 세부적인 카테고리를 분류할 수 있다. 이 때, 의복 이미지상태에 따라 의복 이미지 보정 과정을 포함한다.
상기 의복 카테고리 인식에서 세선화란 주어진 이미지를 얇게 만들어 선으로만 표현하는 기술이다. 세선화는 mopology 기법을 통해 구현할 수 있다.
상기 세선화에서 mopology란 이미지 내 객체의 형상적인 면을 처리하는 영상처리 분야이다.
상기 의복 카테고리 인식에서 template란 본 발명에서는 의복 추출 이미지의 카테고리를 분류하기 위해 각 카테고리에 해당하는 의복의 대표적 이미지를 간략화하여 저장한 데이터를 의미한다.
상기 의복 카테고리 인식에서 의복 이미지 보정 과정이란 이미지가 찍힌 각도나 모델의 자세에 따라 처리기가 의복을 정상적으로 인식할 수 없을 경우, 패턴 분석이나 의복의 일반적인 특징인 좌우대칭 등을 이용하여 해당 이미지를 정면에서 바라본 의복 이미지로 보정하는 작업을 의미한다.
임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅이란, 상기 의복 이미지 자동 추출과 의복 카테고리 인식을 통해 얻어진 이미지와 카테고리 데이터를 통해, 주어진 체형에 맞는 의복 이미지를 2D 혹은 3D로 합성하여 주어진 체형의 사람 이미지에 덧씌우는 작업을 말한다. 이미지 카테고리 데이터를 통해 의복의 위치 소매 위치 등을 결정하고, 이미지 특성을 결정한다. 이후, 얻어진 의복 이미지를 체형에 맞게 크기조절하고, 이미지의 위쪽에서 아래쪽으로 내려오며 체형에 따라 볼록함과 오목하게 이미지를 distortion한다. 이 때, 이미지 특성에 따라 distortion되는 정도와 시점이 달라지게 된다. 예로, 타이즈로 분류된 이미지의 경우 체형과 일치하는 정도로 의복 이미지가 distortion되는 반면 코트로 분류된 이미지의 경우 체형 데이터에서 크게 볼록하거나 오목한 부분에서만 distortion되는 것을 들 수 있다.
상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅에서, 주어진 체형의 사람 이미지란 신체 부위에 대한 정보 입력 혹은 사람 사진을 분석하여 얻은 신체 부위 정보를 통해 자동으로 만들어진 2D 혹은 3D 사람 이미지를 말한다.
상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅에서, 이미지 특성이란 의복의 재질에 대응하는 개념으로, 의복의 구겨짐 정도나 탄성 등을 결정하여 이미지 합성을 용이하게 한다.
상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅에서, distortion이란 의복 이미지를 기존의 의복 이미지에서 불연속적으로 잘려나가는 부분이 없도록 부드럽게 왜곡시키는 작업을 말한다.
Claims (12)
- PC 혹은 모바일 매체에서의 응용 서비스에 있어서,
의복이 포함된 이미지에 대하여
의복 이미지 자동 추출,
의복 카테고리 인식,
임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 의복 이미지 자동 추출은,
image-segmentation을 통해 주어진 이미지로부터 의복 이미지를 자동으로 추출하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 의복 이미지 자동 추출은,
의복 이미지가 완전히 추출되지 않았을 경우 user-interaction을 통해 임의로 의복 영역을 추가하거나 제거할 수 있음을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 의복 카테고리 인식은,
세선화 알고리즘을 통해 간략화된 이미지를 template과 비교하는 방식으로 의복 카테고리를 인식함을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 의복 카테고리 인식은,
edge-detection을 통해 얻어진 이미지를 간략화하여 template과 비교하는 방식으로 의복 카테고리를 인식함을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은,
2D 혹은 3D 사람 이미지에 대하여 의복 추출 이미지를 씌우는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서,
사람 사진을 입력하면 자동으로 해당 체형의 2D 혹은 3D 사람 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서,
신체 부위별 정보를 수치화하여 입력하면 자동으로 해당 체형의 2D 혹은 3D사람 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
- 제 1항에 있어서, 상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은,
체형 정보에 따라 자동으로 의복 추출 이미지의 크기가 조절되는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은,
인식된 의복 카테고리에 따라 의복 추출 이미지의 distortion 정도가 자동으로 결정되는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은,
인식된 의복 카테고리에 따라 의복 추출 이미지의 distortion 위치가 자동으로 결정되는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 임의의 체형에 대한 시스템 상에서의 피팅은,
인식된 의복 카테고리에 따라 의복 추출 이미지의 위치가 자동으로 결정되는 것을 특징으로 하는 가상 피팅룸 서비스의 구현 방법 및 시스템.
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| KR20140116585A (ko) * | 2013-03-25 | 2014-10-06 | 삼성전자주식회사 | 동작 인식을 이용하여 가상 피팅 서비스를 제공하는 가상 피팅 장치 및 그 장치를 이용한 방법 |
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